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收藏GPQA
GPQA是一个由生物学、物理学和化学领域的专家编写的448个多选题数据集。该数据集的特点是问题质量高且极其困难,即使是具有博士学位或在读博士的专家也仅能达到65%的准确率,而高技能的非专家验证者仅有34%的准确率。数据集旨在用于研究未来AI系统在帮助解答非常困难问题时的可扩展监督方法,特别是在开发新科学知识时。
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PTB-Image
PTB-Image是一个包含扫描纸质心电图和相应数字信号的综合数据集,由越南河内VinUniversity College of Engineering and Computer Science和VinUni-Illinois Smart Health Center创建。该数据集旨在推动心电图数字化技术的研究,包含549个记录,每个记录由一位至五位患者的15个同步心电图信号组成,涵盖标准12导联心电图和Frank导联。数据集通过扫描原始PTB数据集的纸质心电图并打印部分信号制作而成,可用于心电图数字化、自动诊断及远程医疗等领域的应用研究。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
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Stanford Cars
Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像,其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌,型号,年份,例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。
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